使用 np.logical_and 后内核死机答案

【问题标题】：Kernel dies after using np.logical_and使用 np.logical_and 后内核死机
【发布时间】：2020-10-03 11:56:39
【问题描述】：

所以我创建了一个示例数据集，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

x = range(1, 10)
arr1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
arr2 = np.random.randint(x)
arr3 = np.random.randint(x)
arr4 = np.random.randint(x)


dict_df = {
    'arr1' : arr1,
    'arr2' : arr2,
    'arr3' : arr3,
    'arr4' : arr4
}


df = pd.DataFrame(dict_df)

打印时效果很好，但当我尝试添加时：

filt = np.logical_and(df['arr1']==0, df['arr2']==0, df['arr3']==0)

内核死了，（在屏幕顶部显示死内核）有什么想法吗？谢谢！

【问题讨论】：

在 Jupyter Notebook 和 VS Code 中运行你的代码，效果很好。
@NYC 编码器我建议在 np.logical_and() 中添加第三项，如果可以，请查看是否可以再次运行它。
如果你看logical_and的文档，你只能在文档中传递两个名为x1和x2的项目，而不是第三个项目
@Ben.T 有没有其他方法或方法可以传递 3 个项目？
@benito.cano 查看 NYC Coder 的答案 :)

标签： python pandas numpy jupyter-notebook cell

【解决方案1】：

np.logical_and 只接受 2 个参数。试试这个

filt = (df['arr1']==0) & (df['arr2']==0) & (df['arr3']==0)
print(filt)

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6    False
7    False
8    False
dtype: bool

【讨论】：

【解决方案2】：

在np.logical_and上使用ufunc.reduce

s = np.logical_and.reduce([df['arr1']==0, df['arr2']==0, df['arr3']==0])

Out[85]: array([False, False, False, False, False, False, False, False, False])

【讨论】：